【摘 要】
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本文对研究区影像进行基于边缘检测的多尺度分割,运用基于规则的信息提取和基于样本的信息提取方法进行分类。基于规则的信息提取处理过程中考虑影像的光谱、形状、纹理等特征;在基于样本的信息提取方法中,用PCA、SVM、KNN进行信息提取。将目视解译结果当作验证样本,进行精度评价。基于规则的提取方法对漏分现象处理最佳,制图精度最高;基于支持向量机的信息提取总体精度高达92.19%,Kappa系数达到0.78
【机 构】
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青岛科技大学信息科学技术学院 山东 266000;山东科技大学测绘科学与工程学院 山东 266590
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本文对研究区影像进行基于边缘检测的多尺度分割,运用基于规则的信息提取和基于样本的信息提取方法进行分类。基于规则的信息提取处理过程中考虑影像的光谱、形状、纹理等特征;在基于样本的信息提取方法中,用PCA、SVM、KNN进行信息提取。将目视解译结果当作验证样本,进行精度评价。基于规则的提取方法对漏分现象处理最佳,制图精度最高;基于支持向量机的信息提取总体精度高达92.19%,Kappa系数达到0.78,基于支持向量机方法更适合房屋信息提取。
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